AI・機械学習エンジニア

仕事内容: 【募集背景】 「ジンジャー」の継続的な成長と進化には、開発部の生産性向上と技術革新が不可欠です。 近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましくプログラミング支援ツールや開発プロセス最適化への応用が期待されています。 そこで私たちは、以下のようなLLM活用を積極的に推進していきます。 -------------------------------- ■ LLMを活用したプログラミングサポートツールの導入と最適化 コード生成、レビュー支援、バグ検出、 ドキュメント自動生成など、開発者の生産性を高めるLLMベースのツールの選定、導入、カスタマイズ、運用を行います。 ■ 開発部内におけるLLM活用プロジェクトの推進 開発プロセスの課題特定から、LLM技術を用いたソリューションの企画・開発・導入までを一貫してリードします。 ■ LLM活用のための社内啓蒙と教育 開発メンバーへのLLMベースのツール活用方法の共有や、LLM技術に関する知識の普及を促進します。 -------------------------------- この重要なミッションを共に推進してくれるAIエンジニアを募集します。 開発部の未来をLLMでデザインし、「人事のこれからの当たり前」を共に創り上げていきましょう！ 【業務内容】 AIエンジニアとして、主にjinjer開発部内でのLLM活用推進と、LLM関連プロジェクトのリードをお任せします！ ■LLMを活用したプログラミングサポートツールの選定・導入・運用 ・開発部のニーズに合致するLLMベースのプログラミングサポートツール（例: GitHub Copilot, ChatGPTのAPI利用など）の市場調査、評価、選定。 ・選定したツールの導入、環境構築、カスタマイズ（プロンプトエンジニアリング、RAG構築などを含む）。 ・導入したツールの安定運用、パフォーマンス監視、利用状況分析、改善提案。 ・開発メンバーへの利用ガイドライン作成、トレーニング、サポート。 ■開発部内LLM活用プロジェクトの推進 ・開発プロセスにおける課題を特定し、LLM技術を用いた解決策を企画・提案。 ・新たなLLM活用プロジェクトの要件定義、設計、開発、評価、導入。 ・LLMを用いたプロトタイプ開発やPoC（概念実証）の実施。 ・プロジェクトの計画、実行、進捗管理、課題解決。 ■データ活用と基盤構築（開発データ関連） ・開発部内のデータ（コード、ログ、チケット情報など）をLLM活用に繋げるための収集、加工、管理。 ・LLM利用のためのデータ前処理、埋め込み生成、ベクトルデータベース連携など、データパイプラインの構築・運用。 ■社内啓蒙と技術ナレッジ共有 ・LLM技術に関する最新情報のキャッチアップと社内への共有。 ・開発メンバーのLLMリテラシー向上を目的とした勉強会の開催や情報発信。 ・技術的な内容を非技術者にも分かりやすく説明。 ■システム運用・MLOpsの実践（LLMツール関連） ・開発部に導入するLLMベースのツールの安定的なシステム運用・管理（監視、障害対応、パフォーマンスチューニング）。 ・DevOps/MLOpsの考え方に基づいたCI/CDパイプラインの構築・運用、自動化ツールの導入（LLMツール関連）。 ・クラウドプラットフォーム（AWS, Azure, GCP）上でのLLMツール環境構築・運用。 ※ ご経験・スキルによってお任せする業務内容は変わりますので、まずはお気軽にエントリーしていただけると嬉しいです！ ※ 面接を通して業務についてのご説明をできればと思っております。 【使用している技術・ツール】 ?Backend 言語： PHP / Ruby / Go フレームワーク： Laravel / CodeIgniter / Ruby on Rails ?Frontend マークアップ： HTML / CSS / JavaScript フレームワーク： Vue.js / React.js / Node.js ?Database / Storage RDB / NoSQL： MySQL / MongoDB ?Mobile アプリ開発言語： Swift / Kotlin ?Infrastructure & DevOps クラウド： AWS（ECS） 仮想化・コンテナ： Docker OS： Linux 監視： Mackerel ?Testing & QA 負荷・APIテスト： JMeter / Postman / Mocky ?Project Management / Docs ツール： JIRA / Confluence / Figma / Google Drive ?Communication チャット・MTG： Slack / Google Meet 【ポジションの魅力】 ・開発プロセスの変革 ┗開発部の生産性向上という、組織全体の重要課題に対し、AIという最先端技術で直接貢献できます。 ・AI活用の最前線 ┗プログラミングサポートAIツールの導入・運用・最適化という、まさに今注目されている領域の専門性を深められます。 ・裁量と影響力 ┗AI活用のためのプロジェクト企画から実行まで、大きな裁量を持って推進でき、開発部のエンジニアリングに直接的な影響を与えられます。 ・技術探求と挑戦 ┗新しいAIツールや技術を積極的に調査・導入し、自ら試行錯誤しながら最適なソリューションを追求できる環境です。

求める人材: ＜必須要件＞※下記いずれか ■ プログラミング経験 - Python (データ処理、機械学習ライブラリの利用経験) ■ LLM関連フレームワーク・ライブラリの使用経験 - Hugging Face Transformers: LLMのモデル利用、ファインチューニング、推論に関する深い理解と実務経験 - LangChain / LlamaIndex: LLMアプリケーション開発、特にRAG (Retrieval Augmented Generation) システム構築の経験 ■ データサイエンス・機械学習の基礎知識 - データの前処理、評価指標、モデルの選択に関する理解 - scikit-learn, pandas, NumPyなどのライブラリ利用経験 ■ クラウドプラットフォームの経験 - AWS, GCP, Azureいずれかにおける機械学習関連サービスの利用経験 (例: Bedrock, SageMaker, Vertex AI, Azure MLなど) ※学歴・職歴、企業規模は問いません ＜歓迎要件＞ ■ LLMモデル開発・学習に関する知識 - PyTorch, TensorFlowなどの深層学習フレームワークを用いたモデルの実装経験 - Transformerアーキテクチャに関する理解 - 分散学習、推論最適化の知識 ■ MLOps関連 - MLflow, Kubeflowなどを用いた機械学習パイプラインの構築・運用経験 - Docker, Kubernetesに関する知識 ■データベース関連 - ベクトルデータベース (例: Pinecone, Weaviate) の利用経験 - NoSQLデータベースの利用経験 ■ フロントエンド・バックエンド開発経験 - LLMを活用したWebアプリケーション、APIの開発経験（Streamlit, Flask, FastAPIなど） - MCPの開発・利用経験

東京都新宿区西新宿6-11-3WeWorkDタワー西新宿　17F・18F jinjer株式会社

月給54万1667円～83万3333円 給与: ＜想定年収＞※あくまでも目安であり、選考を通じて上下する可能性がございます 650万?1,000万円 ■詳細 年収650万円の場合 月収：542,000円 （内訳：基本給400,000円 + 職務手当142,000円） 年収1,000万円の場合 月収：834,000円 （内訳：基本給617,000円 + 職務手当217,000円） ■その他補足 上記月収には固定残業代（月45時間分）を含みます └ 超過分は別途全額支給 試用期間：3ヶ月（期間中も条件変更なし）

固定時間制 勤務時間・曜日: フレックスタイム制（標準労働時間：1日8時間） コアタイム：11:00〜15:00 休憩時間：60分 ハイブリッドワークを採用 原則リモートワーク可 ただし、チーム連携や情報共有の質を高めるため、週2回（火曜・木曜）の出社日を設けています。 自律的な働き方とチームコラボレーションの最適なバランスを目指しています。

休暇・休日: 完全週休2日制（土・日）、祝日 年次有給休暇（入社日に5日、6ヶ月後に5日付与） リフレッシュ休暇 夏季休暇 年末年始休暇 慶弔休暇 Hugタッチ休暇 └子供の入学式や卒業式、発表会など、「成長を見逃したくないタイミング」で、特別休暇を取得できる制度です。 中学校入学前までのお子様を持つ社員に対して、入学式や卒業式、運動会、授業参観などの行事への参加を理由に事前に申し出ることによって利用できます。

【保険制度】 ・雇用保険 ・労災保険 ・健康保険 ・厚生年金

試用期間あり 試用期間：3か月 試用期間中の労働条件：同条件

その他: 雇用形態: 正社員 給与・報酬: 541,667円 - 833,333円 月給 平均所定労働時間（1か月当たり）: 160時間